之前偶而會使用影片模型做一點內容，不過也好一陣子沒有碰了，想說不然就簡單測試一下影片模型了，想了想，就產個酷男孩種花影片來比較一下seedance 與 Omni兩個模型的差異。

測試大綱

基本上就是先用GPT IMAGE 2生產一個分鏡圖，然後分別丟給不同的影片模型做產出，總共做了4部，分別為seedance 2.0、Omni flash、Omni flash 再進行一次提示詞校正還有seedance fast。
會這樣來嘬產出主要是因為seedance 2.0目前應該還是影片模型最強的存在，看看產出品質，另外Omni 作為google最新發布的模型，主打使用自然語言進行影片生成及修正，所以也來做個一次生成還有再一次校正後結果的比較。另外因為在google flow中Omni 只有flash模型可以選，想說如果 Omni flash 如果是被定位在比較次一階的版本的話，那就再來試 seedance 2.0 fast的效果來做參照。

結果我們可以來看看

其實就一次生成的結果來看的話seedance 2.0 風格維持以及整體感覺應該是較好的，但是還是有些小瑕疵，比如一些文字的部分變成了無法辨識的內容。
Omni則是產出的畫風跑掉，雖然整體人物及內容設定還有分鏡流程是沒有問題的，而且文字表現效果也較好，但是畫風的差異就明顯脫離分鏡，原本我有試著再生成幾次，但是效果其實都差不多。後來想說來試看看Omni主打的自然語言修正，就第一次生成的影片再進行二次修改，畫風確實就較接近分鏡，但是流程上就出現了一點奇怪的內容，比如多一隻手播種。
最後則是seedance 2.0 fast，說實在就有點翻車了，有使用分鏡圖做參考，但是流程以及場景等細節就差的蠻多的，個人覺得就依循度來說是表現最差的一部。

產出都接近可用的程度，但細節與提示內容遵循度還有待加強

其實這個測試不是很嚴謹的比較，只是做為一個參考來滿足自己對這幾個模型的好奇，確實是有差異。seedance 2.0確實很強，就如一些討論社群中所述般的厲害，但Omni其實也不錯，尤其有訂閱google AI的人也有一些免費額度可以試玩。可利用自然語言進行修改的功能也挺直觀的。但是，其實測試的模型都還沒有到非常完整的狀態，一些小細節還是做確認再使用會比較好。